高效Flink UDF实现指南_实时计算 Flink版(Flink)-阿里云帮助中心

本文介绍了如何通过使用Flink内部数据类型（Internal Data Types）来编写高效的 UDF，从而减少类型转换开销、降低GC压力，并提升整体作业性能。

背景与概述

Apache Flink提供了强大的SQL接口支持，用户可通过自定义函数（User Defined Function, UDF）扩展其功能。然而，传统的UDF实现方式往往依赖Java原生类型（如Map、List），在运行时需频繁转换为Flink引擎使用的内部数据格式，造成不必要的性能损耗。

Flink 数据类型体系简介

类型	名称	描述
External Data Type	外部数据类型	面向用户的Java类型，如Map，List，String等。
Internal Data Type	内部数据类型	Flink引擎优化后的二进制表示形式，如MapData，ArrayData，RowData。

在 UDF 执行过程中，外部类型需被转换为内部类型进行处理，这一过程会带来额外的CPU和内存开销。

高效UDF实现的核心原则

直接使用 Internal Data Type 作为输入参数与返回值类型
避免在UDF中使用Java原生对象，改用Flink内部类型以减少序列化/反序列化开销。
自定义类型推断逻辑
确保输入输出类型都声明为Internal Data Type，便于Flink进行优化。
避免创建临时对象
Internal Data Type支持更高效的访问方式，避免在循环或高频调用中创建新对象。

UDF示例

功能说明

该UDF用于从Map类型字段中提取所有键并以数组形式返回。

输入	输出
SELECT mapkey(MAP['A',1,'B',2]);	[A, B]
SELECT mapkey(STR_TO_MAP('a=1,b=2'));	[a, b]

完整代码示例

Java

package com.aliyun.example;

import org.apache.flink.table.data.ArrayData;
import org.apache.flink.table.data.MapData;
import org.apache.flink.table.functions.ScalarFunction;
import org.apache.flink.table.types.inference.TypeInference;
import org.apache.flink.table.types.inference.TypeInference.newBuilder;
import org.apache.flink.table.types.inference.InputTypeStrategy;
import org.apache.flink.table.types.inference.ConstantArgumentCount;
import org.apache.flink.table.types.KeyValueDataType;
import org.apache.flink.table.catalog.DataTypeFactory;
import org.apache.flink.table.types.DataType;
import org.apache.flink.table.types.utils.DataTypeUtils;
import org.apache.flink.table.api.DataTypes;

import java.util.Optional;
import java.util.List;

public class MapKeyUDF extends ScalarFunction {

    public ArrayData eval(MapData input) {
        if (input == null) return null;
        return input.keyArray();
    }

    @Override
    public TypeInference getTypeInference(DataTypeFactory typeFactory) {
        return newBuilder()
            .inputTypeStrategy(MAP)
            .outputTypeStrategy(nullableIfArgs(MAP_KEYS))
            .build();
    }

    private static final InputTypeStrategy MAP = new InputTypeStrategy() {
        @Override
        public ArgumentCount getArgumentCount() {
            return ConstantArgumentCount.of(1);
        }

        @Override
        public Optional<List<DataType>> inferInputTypes(CallContext callContext, boolean throwOnFailure) {
            return Optional.of(
                callContext.getArgumentDataTypes().stream()
                    .map(DataTypeUtils::toInternalDataType)
                    .collect(Collectors.toList()));
        }

        @Override
        public List<Signature> getExpectedSignatures(FunctionDefinition definition) {
            return null;
        }
    };

    private static final TypeStrategy MAP_KEYS = callContext ->
        Optional.of(
            DataTypeUtils.toInternalDataType(DataTypes.ARRAY(
                ((KeyValueDataType) callContext.getArgumentDataTypes().get(0)).getKeyDataType()
            ))
        );

    private static final TypeStrategy nullableIfArgs(TypeStrategy strategy) {
        return callContext -> strategy.infer(callContext).map(DataType::copy);
    }
}

依赖配置

    <!-- Flink Table Runtime -->
    <dependency>
      <groupId>org.apache.flink</groupId>
      <artifactId>flink-table-runtime</artifactId>
      <version>${flink.version}</version>
    </dependency>

    <!-- Flink Table Common -->
    <dependency>
      <groupId>org.apache.flink</groupId>
      <artifactId>flink-table-common</artifactId>
      <version>${flink.version}</version>
    </dependency>

    <!-- Flink Table API Java Bridge -->
    <dependency>
      <groupId>org.apache.flink</groupId>
      <artifactId>flink-table-api-java-bridge</artifactId>
      <version>${flink.version}</version>
    </dependency>

关键实现点分析

使用 Internal Data Type 作为参数和返回值
- 使用MapData作为数据接入，而不是Java的Map，避免类型转换。
- 返回ArrayData作为数据输出，而不是Java的List，进一步减少了内存开销。
```
public ArrayData eval(MapData input) {
    if (input == null) {
        return null;
    }
    return input.keyArray();
}
```

输入类型策略

确保输入的参数被转换为Internal Data Type。
限制函数只接受一个参数。

private static final InputTypeStrategy MAP = new InputTypeStrategy() {
    @Override
    public ArgumentCount getArgumentCount() {
        // 限制函数只接受一个参数。
        return ConstantArgumentCount.of(1);
    }

    @Override
    public Optional<List<DataType>> inferInputTypes(CallContext callContext, boolean throwOnFailure) {
        // 确保输入的参数被转换为Internal Data Type
        return Optional.of(
                callContext.getArgumentDataTypes().stream()
                        .map(DataTypeUtils::toInternalDataType)
                        .collect(Collectors.toList()));
    }

    @Override
    public List<Signature> getExpectedSignatures(FunctionDefinition definition) {
        // 无签名返回，一般内部可见 
        return null;
    }
};

输出类型策略

明确指定输出类型为数组，并且其元素类型与输入Map的键类型一致。
通过确保使用内部类型表示

    private static final TypeStrategy MAP_KEYS = callContext ->
        Optional.of(
            DataTypeUtils.toInternalDataType(DataTypes.ARRAY(
                ((KeyValueDataType) callContext.getArgumentDataTypes().get(0)).getKeyDataType()
            ))
        );

性能优势

使用Internal Data Type实现UDF可带来以下性能优势：

减少类型转换开销 ：避免 Java 类型与 Flink 内部类型的频繁转换。
降低 GC 压力 ：减少对象创建，降低垃圾回收频率。
提高数据处理效率 ：利用 Flink 引擎对内部数据类型的专门优化。
减少内存占用 ：相比 Java 对象，内部数据类型通常占用更少内存。

注意事项

尽管使用 Internal Data Type 能显著提升性能，但也需要注意以下几点：

操作受限：内部数据类型支持的操作可能比Java类型少。
学习曲线 ：需要熟悉Flink内部数据类型的API。
代码可读性 ：相比标准Java类型，代码可能不够直观。
调试难度 ：内部数据类型的调试可能更复杂。

最佳实践建议

通过使用 Internal Data Type 编写 Flink UDF，可以显著提升性能，特别是在处理大规模数据时效果尤为明显。虽然这种方式有一定的学习和使用成本，但在性能敏感的场景下，这种投入是值得的。尽管如此，也不能一味地追求采用内部数据结构处理，需要有一定评估与测试。

评估性能需求：对于性能要求高的UDF，优先考虑使用Internal Data Type。
熟悉内部类型API：深入了解ArrayData、MapData、RowData等类的使用方法。
正确实现类型推断：确保正确覆写getTypeInference方法，明确输入/输出类型。
测试验证：通过性能测试对比不同实现方式的效果
代码注释：为使用内部数据类型的代码添加充分的注释，提高可维护性。